計算機概論－AI與科技的共舞 (19版)
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【簡介】
本書特色
本書的撰述對象，主要以理工學院的學生為對象，特別注重「資訊工程」基礎概念的介紹。特色包括：
1.作者具多年任教「計算機概論」課程經驗，並曾撰寫多本電腦暢銷書籍，實戰經驗豐富。
2.每章皆有「章前導讀」，可快速掌握該章重點。
3.深入淺出地介紹硬體及軟體的概念，掌握計算機的發展趨勢，取材詳盡，極具參考價值。
4.資安議題越趨重要，「網路安全」一章對於對稱式及非對稱式公開金鑰、SHA雜湊函數、數位簽章、區塊鏈、比特幣、後量子密碼學等議題精準論述，高於坊間解說的水平。
5.專有名詞皆中英對照，符合雙語趨勢，奠定自學基礎。
6.「IT專家」從生平事蹟與趣味小故事，認識重要的資訊科技專家。
7.「資訊專欄」以輕鬆的筆調對於各種資訊趨勢提出見解，補充資訊新知，讓學習變得更加有趣。
內容簡介
本書是針對理工學院和管理學院的大專生以及有志自修資訊工程或資訊管理相關領域的讀者而撰寫。特別著重介紹「資訊工程」的基礎概念，希望讓讀者對計算機各領域的進展有概括性的理解。為了提高可讀性，會加入一些有趣的題材，如國際資訊界名人軼事和資訊概念背後的故事。
本書共分十六章，從計算機發展的沿革談起，然後討論計算機如何表示數位化的資料，以及當代計算機的基本組織。接著介紹作業系統，讓讀者對電腦的作業流程有更進一步的認識。其後帶領讀者認識網際網路，並理解其運作原理與網路安全。為了建立讀者的計算機軟體設計與分析能力，以專章介紹程式語言、資料結構、演算法、軟體工程及資料庫，希望讀者能掌握軟體設計的要訣。最後討論日益蓬勃的人工智慧、電子商務及其他資訊應用課題，使讀者對整個資訊工程領域有通盤性的認識。
透過本書各章節的介紹，讀者能夠對資訊工程領域有更廣泛深入的認識，並了解計算機在現代社會的重要性和應用。本書的內容和範例讓讀者不僅有抽象性的概念，同時也能有實作的體會，從而提高對計算機科學的理解和應用能力。
【目錄】
CHAPTER 1 計算機簡介
1-1 計算機科學大事記
1-2 當代計算機的通用架構
CHAPTER 2 數位資料表示法
2-1 資料型態
2-2 二進位表示法
2-3 各種進位表示法的轉換
2-4 整數表示法
2-5 浮點數表示法
2-6 ASCII及Unicode
CHAPTER 3 計算機組織
3-1 中央處理器
3-2 主記憶體
3-3 執行程式
3-4 匯流排及介面
3-5 輸出入周邊設備
3-6 儲存裝置
CHAPTER 4 作業系統
4-1 作業系統簡介
4-2 各類作業系統
4-3 CPU排班
4-4 記憶體管理
4-5 檔案系統
4-6 熱門作業系統介紹
4-7 行動裝置作業系統
CHAPTER 5 電腦網路
5-1 電腦網路的用途
5-2 電腦網路的架構
5-3 傳輸媒介
5-4 OSI與TCP/IP模型
5-5 常見的網路設備
5-6 電信網路
5-7 無線網路
CHAPTER 6 網際網路
6-1 網際網路
6-2 資料連結層
6-3 網路層
6-4 傳輸層
6-5 應用層
6-6 網際網路的基本設定和除錯方式
6-7 網路模擬
CHAPTER 7 網路應用
7-1 電子郵件
7-2 電子佈告欄
7-3 全球資訊網運作原理
7-4 WWW相關運用
7-5 網頁製作
CHAPTER 8 網路安全
8-1 資訊安全的基本原則
8-2 資料機密性
8-3 資料完整性
8-4 系統可用性
8-5 網路攻擊
8-6 網路防護
8-7 區塊鏈
8-8 後量子密碼學
8-9 資訊倫理
CHAPTER 9 程式語言
9-1 程式語言發展史
9-2 資料型態
9-3 程式指令
9-4 程序定義和使用
CHAPTER 10 資料結構
10-1 陣列
10-2 鏈結串列
10-3 堆疊和佇列
10-4 樹狀結構
CHAPTER 11 演算法
11-1 最大數及最小數找法
11-2 排序
11-3 二元搜尋法
11-4 動態規劃技巧
11-5 計算難題
CHAPTER 12 軟體工程
12-1 寫程式
12-2 軟體開發生命週期
12-3 軟體品質認證
12-4 UML
CHAPTER 13 資料庫
13-1 資料庫管理系統簡介
13-2 關聯式資料模式和查詢語言
13-3 實體關係模式和正規化
13-4 資料庫與大數據
13-5 資料探勘
13-6 XML簡介
CHAPTER14 人工智慧
14-1 人工智慧的沿革
14-2 機器學習和深度學習
14-3 電腦視覺及圖像識別
14-4 感測網路、物聯網及智慧聯網
CHAPTER15 電子商務
15-1 電子商務的特性
15-2 電子商務的種類
15-3 電子商務交易安全
15-4 電子商務交易付費機制
15-5 電子商務的省思與展望
CHAPTER16 進階資訊理論及應用課題
16-1 雲端運算
16-2 生物資訊
16-3 多媒體
16-4 資料壓縮
16-5 計算理論
CHA 常見電腦專有名詞縮寫及中英對照一覽表
CHB 數位邏輯設計相關網站
CHC 索引表
學後評量
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【中文翻譯書】
書名：基本電學 第五版
原文書名：Circuit Analysis: Theory & Practice 5/E (有膠膜)
原文作者：Robbins & Miller
中文譯者：趙和昌
ISBN： 9789865840075
內容簡介
本書共14章，區分為三個部分：基本直流觀念、基本直流分析、電容器與電感器。基本直流觀念將介紹電壓、電流、電阻、歐姆定律、功與能等基本概念；基本直流分析則探討串並聯電路、電路分析方法及網路理論；第三部分電容器與電感器則介紹了電容器與電感器元件的特性、在電路中充放電的行為及暫態響應等等。
本書特色
‧清楚說明，易於理解。
‧大量圖片與照片增加學習效果。
‧豐富的例題與習題。
‧伴有要點小方塊，補充學習的延伸知識。
目錄
第1章 簡 介
第2章 電壓與電流
第3章 電 阻
第4章 歐姆定律和功率
第5章 串聯電路
第6章 並聯電路
第7章 串 – 並聯電路
第8章 分析方法
第9章 網路理論
第10章 電容器和電容
第11章 電容充放電及簡單波形電路
第12章 磁學與磁路
第13章 電感及電感器
第14章 電感的暫態
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資料探勘(Han：Data Mining : Concepts and Techniques 3/E )(修訂版)
作(編/譯)者 : 郝沛毅．李御璽‧黃嘉彥 編譯 出版年份 : 2021
ISBN : 9789864129805 書號 : 5124A5
幾色 : 1 規格 : 16K
發行公司 : 愛思唯爾/高立 版權日期 : 2021/02/01
頁數 : 488 分別 : 授權書
第1章 導論
第2章 了解你的資料
第3章 資料前處理
第4章 資料倉儲與線上分析處理
第5章 頻繁樣式、關聯性與相互關係探勘：基本概念與方法
第6章 進階樣式探勘 (置於隨書光碟中)
第7章 分類：基本概念
第8章 分類：進階方法 (置於隨書光碟中)
第9章 群集分析：基本概念與方法
第10章 進階群集分析 (置於隨書光碟中)
第11章 離群值偵測
第12章 資料探勘的發展趨勢與研究疆界
英中文索引
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TQC+ Python3.x 機器學習基礎與應用特訓教材
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TQC+ Python3.x 機器學習基礎與應用特訓教材
系列名：認證檢定
ISBN13：9789865027599
出版社：碁峰資訊
作者：林英志-編著;財團法人中華民國電腦技能基金會-總策劃
裝訂／頁數：平裝／368頁
規格：26cm*19cm*1.9cm (高/寬/厚)
出版日：2021/03/22
中國圖書分類：電腦程式語言
內容簡介
本書遵循專業考科「TQC+ 人工智慧：機器學習Python 3」技能規範架構撰寫，符合鑑定的命題趨勢。
1.內容由淺入深，採循序漸進的方式建立您運用機器學習解決問題的基本概念，達到技術的傳承及表達，符合實務運用需求。
2.本書共有七個章節，包含「Python與機器學習」、「數據前處理」、「監督式學習：迴歸」、「監督式學習：分類」、「模型擬合、評估與超參數調校」、「非監督式學習：降維與分群」、「集成學習」、「機器學習應用」，帶領讀者快速從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測與分類，是為實現人工智慧:機器學習實際表現之最佳讀本。
3.題庫練習 歡迎到雲端練功坊（cloud.csf.org.tw）來充電、練功。
4.配合中華民國電腦技能基金會（www.csf.org.tw）測驗，一舉取得專業證照，讓您求學、求職更具競爭力。
目錄
Chapter 0 Python與機器學習
0-1 Python發展與編寫環境
0-2 機器學習
0-3 機器學習使用Python
0-4 基礎數學與Python實作
0-5 小結
綜合範例
Chapter 1 數據前處理
1-1 數據類型
1-2 遺漏值
1-3 切割數據集
1-4 異常值
1-5 選取重要特徵
1-6 小結
綜合範例
Chapter 2 監督式學習：迴歸
2-1 線性迴歸
2-2 評估迴歸模型的效能
2-3 正規化的迴歸
2-4 處理非線性關係
2-5 小結
綜合範例
Chapter 3 監督式學習：分類
3-1 迴歸vs分類
3-2 評估分類器的效能
3-3 邏輯斯迴歸
3-4 支援向量機
3-5 簡單貝氏分類器
3-6 決策樹
3-7 k最近鄰
3-8 小結
綜合範例
Chapter 4 模型擬合、評估與超參數調校
4-1 工作流程管道化
4-2 過擬合與欠擬合
4-3 評估模型效能
4-4 調校超參數
4-5 處理類別不平衡
4-6 小結
綜合範例
Chapter 5 非監督式學習：降維與分群
5-1 主成份分析降維
5-2 k-means分群
5-3 階層式分群
5-4 DBSCAN分群
5-5 鄰近傳播分群
5-6 小結
綜合範例
Chapter 6 集成學習
6.1 以袋裝法集思廣益
6.2 以提升法互補有無
6.3 以堆疊法兼容並蓄
Chapter 7 機器學習應用
7.1 自然語言處理
7.2 序列資料處理
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全新！新制多益 TOEIC 單字大全：備考多益唯一推薦權威單字書！不論題型如何變化，內容持續更新，常考字彙表達完全掌握，準確度最高！（附音檔下載QR碼）
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除了更新的部分之外，以往為考生著想的編排設計一樣保留：
【依單字出題頻率排序】按照出題頻率排序重點單字，更快掌握新制多益考試重點。
【最貼近考題內容的例句】個別單字搭配的例句內容，如實反映最新出題內容趨勢。
【方便好查的單字索引】複習時搭配索引，快速找出想看的內容，不只提升效率、更有效果！
★ 不管什麼程度，都能按照學習需求，搭配適合的學習計畫，30 天達成目標！
本書提供檢測自我實力的診斷測驗，學習前可先評估自己的程度，從「600 ~ 700 分」、「800 分」、「900 分」、「高手級」四種計畫中選擇適合自己的學習深度，任何人都能在 30 天內達成自己的目標。除了核心單字依照出題頻率排列以外，每單元補充的「新制多益滿分單字」也依照「基礎」、「800分」、「900分」等級別分類，學習者可已按照自己的需求選擇性學習。
★ 多版本 MP3 學習音檔，全新收錄「核心單字英澳口音基本學習」，重點加強最有效！
除了上一版收錄的 8 種版本音檔：「核心單字基本學習」、「核心單字深入學習」、「滿分單字：基礎」、「滿分單字：800分」、「滿分單字：900分」、「Daily Checkup」、「實戰Test 1~3」、「必考慣用語120」，本次改版特別針對一般學習者較弱的英澳口音，推出「核心單字英澳口音基本學習」版本音檔，讓學習者可以針對自己的弱點加強練習，9 種版本、長達14小時的 MP3，絕對能滿足各種不同學習狀況的需求！
本書特色
◆ 跟隨新制多益測驗的最新出題趨勢，更新常考字彙及出題重點
◆ 按照最常出現的內容分類成 30 個主題，只要 30 天就能征服新制多益常考單字
◆ 收錄「常考語句」、「易混淆單字」、「同義詞」、「文法」等最新出題重點
◆ 依出題頻率高低來排序單字，可依個人需求及目標分數選擇性學習
◆ 提供可反覆演練的精選試題和實戰模擬試題，立即檢視學習成果
◆ 收錄 120 個新制多益必考慣用語，理解考題內容更加得心應手
◆ 特別提供可滿足各種不同學習需求的多版本 MP3，用聽的也超好學
◆ 特別設計可方便查尋的單字索引，想找什麼字都能立刻找到，複習最好用
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Python 函式庫語法範例字典
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商品描述
<內容簡介>
彙整最常使用的 Python 函式庫語法
功能索引 + 字母順序查詢,
隨查隨用, 快速解決問題！
Python 是近來非常熱門的程式語言, 原因之一就是具有豐富的標準函式庫及第三方套件可以使用, 用途涵蓋字串處理、數值計算、資料壓縮與封存、XML與 JSON 存取等層面。本書集合 Python 常用的函式及模組功能, 依用途分門別類, 提供詳細的使用說明、豐富的語法範例, 讓使用者可以在短時間內找到、學會函式的正確使用方式, 在撰寫程式時更加得心應手！
<本書特色>
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● 目錄上列有函式名稱與用途說明, 可依據名稱或是用途查詢
● 可依字母順序快速查詢想使用的函式功能
● 本書嚴選的模組功能包括：
argparse／array／base64／beautifulsoup4／bisect／bz2／collections／ConfigParser／csv／datetime／dateutil／decimal／doctest／email／enum／fnmatch／glob／gzip／heapg／io／itertools／json／logging／lxml／lzma／math／multiprocessing／openpyxl／os／pathlib／paramiko／pdb／Pillow／pprint／PyCrypto／pydoc／pytest／pytz／random／re／requests／shutil／statistics／subprocess／sys／tartile／tempfile／time／timeit／traceback／unicodedata／unittest／unittest.mock／urllib.parse／weakref／xml.etree.ElementTree／yaml／zipfile／zlib
● 適用 Python 3
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用Python學程式設計運算思維 (涵蓋ITS Python國際認證模擬試題) (2版)
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用Python學程式設計運算思維（涵蓋ITS Python國際認證模擬試題）
系列名：程式設計
ISBN13：9786263241893
出版社：碁峰資訊
作者：李啟龍
裝訂／頁數：平裝／352頁
規格：26cm*19cm*1.8cm (高/寬/厚)
版次：2
出版日：2022/06/06
中國圖書分類：電腦程式語言
內容簡介
*本書適合想打好Python程式設計基礎者，章節安排由淺而深，以循序漸進的方式來介紹Python程式語言最核心的知識。
*程式範例架構明確，將程式範例分為「程式設計目標」、「參考程式碼」和「程式碼解說」等三個部分。
*強調從做中學，設計超過百題的實用Python程式範例，有效提升學習樂趣並降低學習障礙，適合教學與自學。
*本書介紹運算思維與電腦解題的特性，並且說明「大學程式設計先修檢測APCS」的現況。
*特別融入Certiport ITS Python(IT Specialist Certification)資訊科技專家國際證照考試重點，編寫豐富的模擬試題於各章習題，並於書末納入ITS Python認證模擬試題，讓您掌握考試關鍵，順利考取證照。
目錄
CH00 運算思維與電腦解題
Ch01 Python簡介與開發環境安裝
Ch02 變數、資料型態與輸出入
Ch03 運算子與運算式
Ch04 流程圖與選擇結構
Ch05 迴圈
Ch06 複合資料型別
Ch07 函式
Ch08 檔案處理
Ch09 網路服務與資料擷取分析
Ch10 圖形化使用者介面
Ch11 圖表繪製
Ch12 圖片處理與執行檔建置
附錄A Certiport ITS Python 資訊科技專家國際認證模擬試題
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Python程式設計入門與應用：運算思維的提昇與修練 (2版)
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Python程式設計入門與應用：運算思維的提昇與修練
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出版社：五南圖書出版
作者：陳新豐
裝訂／頁數：平裝／368頁
規格：23cm*17cm*1.8cm (高/寬/厚)
重量：620克
版次：2
出版日：2022/07/10
中國圖書分類：電腦程式語言
內容簡介
值此資訊科技高度發展的時代，如何尋求創新與突破實屬極重要的課題；面對現代生活的日新月異，「Python程式設計」正式引領我們開創「運算思維」的新紀元，實為「程式設計」的重大變革。
在程式設計上，經由本書介紹，不僅大大提升相關知識；生活化圖解的運用，搭配文字解說。透過實作，在運算思維的架構下，身歷其境更加凸顯Python程式設計的重要性。再版更新Python與相關軟體版本，並新增微軟開發、跨平台免費編輯器開發Python程式。為初學者與具Python程式設計基礎者，最佳實用工具書。
本書特色
●以初學者學習面撰寫，內容淺顯易懂，從「運算思維」的主軸，說明程式設計的設計策略。
●實務與理論兼備，結合圖表與實例的運用，生動的方式，帶領讀者身歷其境，增添學習趣味性。
●「Python程式設計」說明搭配實地操作，增進運算思維的能力。並引導讀者運用Python開發專題。
●內容包括視覺化、人機互動、YouTube影片下載器、音樂MP3播放器與試題分析等。具備基礎的程式設計者，可獲許多啟發豁然開朗。
※本書範例資料檔，請至作者個人網站：at.nptu.edu.tw，下載使用。或至五南圖書網頁：www.wunan.com.tw，輸入書號1H2B，即可找到下載處。
作者介紹
作者簡介
陳新豐
現職
國立屏東大學教育學系教授
學歷
國立政治大學教育學系博士
經歷
嘉南藥理科技大學幼兒保育學系助理教授
美國馬里蘭大學EDMS(Measurement, Statistics, and Evaluation)研究學者一年
目錄
Chapter01 程式設計與 Python
1.1 程式語言
1.2 Python 語言簡介
1.3 Python 開發環境
1.4 執行 Python 相關程式
1.5 Python 雲端開發環境
習題
Chapter02 變數與資料型態
2.1 變數
2.2 輸出與輸入
2.3 資料型態
2.4 運算式
習題
Chapter03 基本敘述
3.1 Python 程式碼
3.2 程式註解
3.3 判斷式
3.4 迴圈
習題
Chapter04 串列、元組、集合、字典
4.1 使用串列
4.2 讀取串列
4.3 搜尋串列
4.4 增刪串列
4.5 排序串列
4.6 串列常用方法
4.7 元組
4.8 集合
4.9 字典
習題
Chapter05 函式
5.1 自訂函式
5.2 數值函式
5.3 字串函式
習題
Chapter06 套件
6.1 套件
6.2 時間套件
6.3 亂數套件
6.4 繪圖套件
習題
Chapter07 排序與搜尋
7.1 演算法
7.2 排序
7.3 搜尋
7.4 遞迴
習題
Chapter08 檔案與例外
8.1 檔案
8.2 例外處理
習題
Chapter09 圖形使用者介面
9.1 GUI 程式介面
9.2 GUI 元件排列
9.3 GUI 選項建立
9.4 GUI 對話方塊
9.5 GUI 功能表
9.6 Canvas 繪製圖形
習題
Chapter10 專題開發
10.1 YouTube 影片下載器
10.2 音樂播放器
10.3 試題分析
10.4 建立執行檔
習題
Chapter11 Arduino
11.1 Arduino 基本介紹
11.2 Firmata 通訊協定
11.3 pySerial 函式庫
11.4 安裝 pyFirmata
11.5 觸發 LED 專案
習題
Chapter12 micro:bit
12.1 micro:bit 基本介紹
12.2 micro:bit 功能說明
12.3 micro:bit 開發工具
12.4 PythonEditor
12.5 MicroPython 指令
習題
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精通 Python｜運用簡單的套件進行現代運算 (2版)
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書名：精通 Python：運用簡單的套件進行現代運算(第二版)
作者：Bill Lubanovic(賴屹民)
出版社：歐萊禮
出版日期：2020/06/00
ISBN：9789865024864
內容簡介
「本書是Bill Lubanovic的傑作，先為你紮下深厚的程式設計基礎，再教你用大型的Python工具箱來解決實際的問題，你絕對可以在這本書學會如何運用Python解決問題。」 —Loïc Pefferkorn，開放原始碼系統工程師
「本書以風趣、對話式、寓教於樂的風格介紹海量的Python程式語言與第三方程式包。」 —Nathan Stocks，Agile Perception
《精通 Python》是一本容易理解也很有趣的書，非常適合程式設計初學者以及剛要開始學習這個語言的讀者。本書的第二版將引領從基礎開始，循序進階到較複雜且多樣的主題，在教學過程中使用食譜風格的程式配方來說明Python 3的概念。最後透過每章結束的練習題來驗證所學到的技巧。
讀完本書，你將紮下深厚的Python基礎，包括測試、除錯、重複使用程式碼的最佳做法以及其他開發技巧。這個版本除了加入新的範例程式和習題之外，也會教你如何使用Python撰寫商業、藝術、科學應用程式，以及運用Python工具和開放原始碼套件。
‧學習簡單的資料類型、基本數學運算與文字操作
‧以Python的內建資料結構處理資料
‧探索Python程式碼結構，包括函式的使用
‧使用模組與套件編寫大型Python程式
‧深入討論物件、類別與其他物件導向功能
‧檢視一般檔案、關聯式資料庫與NoSQL的儲存機制
‧使用Python建構web用戶端、伺服器、API與服務
‧管理系統工作，例如程式、程序與執行緒
‧瞭解並行處理與網路程式設計的基礎
詳細資料
ISBN：9789865024864
規格：平裝 / 664頁 / 18.5 x 23 x 3.32 cm / 普通級 / 單色印刷 / 二版
出版地：台灣
本書分類：電腦資訊> 程式設計/APP開發> Python
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Python 投資停看聽：運用 Open data 打造自動化燈號，學會金融分析精準投資法 (1版)
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本書內容改編自第12屆iT邦幫忙鐵人賽
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本書從 Python 入門出發，學習撰寫 Python 程式，說明如何運用 Python 知名工具－pandas、TA-Lib和Matplotlib 進行交易數據的整理，實作各式金融分析。並可學習如何從政府的開放資料平臺取得各種股票、期貨數據，運用其提供的資源，讓我們可以更容易取得金融市場資訊，打造出屬於自己的交易策略和交易工具。
學會如何建立工具後，將可更進一步的學習 Azure，藉由微軟的 Azure 雲端平臺，讓自己的工具得以在雲端上運行，增加穩定性也減少管理成本。
從本書學習到這些金融知識後，不僅可以運用在個人投資上，也可以跨入資料分析、資料科學等等領域，甚至可跨入時下最夯的 FinTech 中。
書籍特色
Python 程式簡單上手
從入門到實作，快速瞭解 Python 並且學會使用開源工具－Visual Studio Code 進行程式開發。
自己的交易，自己分析
結合股票、期貨、選擇權等金融商品，加上 pandas、Matplotlib 模組，製作自己的分析工具以及交易訊號。
資料與程式雲端化
使用微軟的 Azure 讓自己的程式與資料雲端化，打造全自動收集資料的程式工具。
專業推薦
「金融科技的浪潮來襲」相信大家對這句話並不陌生。金融領域廣大遼闊， 常使人不知道要如何進入。本書可以作為金融科技的其中一個入口， 從科技的角度窺探金融與科技結合的可能性， 提供給沒有太多程式經驗的人一個跨入金融領域的入門工具。
沈育德 /美好證券 科技長
目標讀者
1.身為程式小白，想要用程式取得金融資料並達到自動化的讀者。
2.身為程式入門者，但不瞭解 Python 與金融知識的讀者。
3.學過 Python 但是沒有做過數據分析，或是想要瞭解金融分析的人。
4.想要使用 Azure 幫助減少管理伺服器的負擔，卻不知道如何開始的人。
【目錄】
|CHAPTER| 01 Python 與 VS Code 入門
1.1 本章學習到什麼？
1.2 Python
1.2.1 簡介
1.2.2 安裝
1.3 Visual Studio Code
1.3.1 簡介
1.3.2 安裝
|CHAPTER|02 Python 基本操作
2.1 本章學習到什麼？
2.2 Python 語法
2.2.1 使用 VS code 執行程式
2.2.2 變數命名
2.2.3 註解（Comments）
2.2.4 縮排
2.3 資料型態
2.3.1 什麼是資料型態？
2.3.2 字串（string ）
2.3.3 數值型態
2.3.4 邏輯計算
2.3.5 資料集合型態
2.4 流程控制
2.4.1 if 陳述式
2.4.2 for 陳述式
2.4.3 while 陳述式
2.4.4 break & continue & else
2.5 例外處理
2.5.1 語法錯誤（syntax error ）
2.5.2 例外（Exception ）
2.6 函式（Function ）
2.6.1 架構
2.6.2 函式參數
2.6.3 回傳資料
2.7 模組（module）
2.7.1 架構
2.7.2 使用範例
2.7.3 引入模組的運用
2.8 類別（class ）
2.8.1 架構
2.8.2 使用範例
|CHAPTER|03 取得網路上金融資料
3.1 本章學習到什麼？
3.2 Python 虛擬環境
3.2.1 virtual environment
3.2.2 pipenv
3.2.3 VS Code
3.3 Pandas
3.3.1 簡介
3.3.2 實作 Pandas
3.4 來源資料
3.4.1 Yahoo! Finance
3.4.2 Open data
3.5 MySQL 介紹與安裝
3.5.1 介紹
3.5.2 安裝
3.5.3 MySQL Workbench
3.5.4 建立資料庫
3.5.5 PyMySQL 與 SQL 語法
|CHAPTER|04 策略分析介紹及實作
4.1 本章學習到什麼？
4.2 Jupyter Notebook
4.2.1 介紹
4.2.2 安裝
4.2.3 執行Jupyter
4.2.4 呈現股票資料圖表
4.3 分析策略
4.3.1 簡單移動平均線（SMA）
4.3.2 MACD
4.3.3 RSI
4.3.4 KD 線
4.3.5 K 線
|CHAPTER|05 製作交易訊號燈
5.1 本章學習到什麼？
5.2 訊號燈
5.2.1 加權指數訊號燈
5.2.2 三大法人期選訊號燈
5.2.3 取得三大法人期貨歷史資料
5.2.4 三大法人臺指期留倉訊號燈
5.2.5 散戶指標訊號燈
5.2.6 股票 SMA 穿越訊號燈
5.3 模組化訊號燈
5.4 訊號燈解讀實例
|CHAPTER|06 把服務掛在雲端
6.1 本章學習到什麼？
6.2 雲端服務簡介
6.3 Azure
6.3.1 Azure 簡介
6.3.2 Azure Database for MySQL
6.3.3 Serverless － Azure Functions
6.3.4 Azure 付費
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圖解資料結構 × 演算法：運用 Python 結合 ChatGPT 輔助驗證及寫程式(暢銷回饋版) (2版)
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【簡介】
資料結構必備好書，暢銷回饋中！
AI 再進化！
使用 ChatGPT 高效率生成 Python 程式碼
資料結構是電腦科學領域中一門極為重要的基礎課程，對於從事資訊相關工作的專業人員而言，它具有不可忽視的價值。無論是在學術考試還是實際應用中，對資料結構的深入理解都至關重要。然而，對初學者而言，理解資料結構中的理論和演算法可能會帶來困難和挫折感。
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本書以簡潔有力、邏輯清晰的方式優化文句表達，並特別收集了大量習題，以確保讀者掌握各章節的學習成果。演算法節點盡量使用 Python 程式碼展示，而非虛擬碼形式。此外，本書還會展示由 ChatGPT 生成的程式碼。我們相信，ChatGPT 生成的程式碼具有簡潔性和精簡性，並能夠提供更好的解決方案。
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【目錄】
Chapter 0 ChatGPT 與 Python 程式設計黃金 入門課
0-1 認識聊天機器人
0-1-1 聊天機器人的種類
0-2 ChatGPT 初體驗
0-2-1 註冊免費 ChatGPT 帳號
0-2-2 更換新的機器人
0-2-3 登出 ChatGPT
0-3 使用 ChatGPT 寫 Python 程式
0-3-1 利用 ChatGPT AI 撰寫 Python 程式
0-3-2 複製 ChatGPT 幫忙寫的程式碼
0-3-3 ChatGPT AI 程式與人工撰寫程式的比較
0-4 ChatGPT AI Python 程式範例集
0-4-1 使用 Pygame 遊戲套件繪製多媒體圖案
0-4-2 以內建模組及模擬大樂透的開獎程式
0-4-3 建立四個主功能表的視窗應用程式
0-4-4 演算法的應用：寫一支迷宮問題的解決方案
0-4-5 海龜繪圖法繪製兩款精美的圖形
0-5 課堂上學不到的 ChatGPT 使用秘訣
0-5-1 能記錄對話內容
0-5-2 專業問題可事先安排人物設定腳本
0-5-3 目前只回答 2021 年前
0-5-4 善用英文及 Google 翻譯工具
0-5-5 熟悉重要指令
0-5-6 充份利用其它網站的 ChatGPT 相關資源
0-6 利用 ChatGPT 輕鬆開發 AI 小遊戲
0-6-1 請 ChatGPT 自我推薦以 Python 實作的小遊戲
0-6-2 猜數字遊戲
0-6-3 OX 井字遊戲
0-6-4 猜拳遊戲
0-6-5 牌面比大小遊戲
Chapter 1 資料結構與演算法入門
1-1 資料結構的定義
1-1-1 資料與資訊
1-1-2 資料的特性
1-1-3 資料結構的應用
1-2 演算法
1-2-1 演算法的條件
1-2-2 演算法的表現方式
1-3 常見演算法簡介
1-3-1 分治法
1-3-2 貪心法
1-3-3 枚舉法
1-3-4 巴斯卡三角形演算法
1-3-5 質數求解演算法
1-4 演算法效能分析
1-4-1 Big-oh
1-4-2 Ω(omega)
1-4-3 θ(theta)
Chapter 2 陣列結構
2-1 線性串列簡介
2-1-1 儲存結構簡介
2-2 認識陣列
2-2-1 二維陣列
2-2-2 三維陣列
2-2-3 n維陣列
2-3 矩陣
2-3-1 矩陣相加
2-3-2 矩陣相乘
2-3-3 轉置矩陣
2-3-4 稀疏矩陣
2-3-5 上三角形矩陣
2-3-6 下三角形矩陣
2-3-7 帶狀矩陣
2-4 陣列與多項式
2-4-1 認識多項式
Chapter 3 串列結構
3-1 單向串列
3-1-1 建立單向串列
3-1-2 走訪單向串列
3-1-3 單向串列插入新節點
3-1-4 單向串列刪除節點
3-1-5 單向串列的反轉
3-1-6 單向串列的連結功能
3-1-7 多項式串列表示法
3-2 環狀串列
3-2-1 環狀串列的建立與走訪
3-2-2 環狀串列插入新節點
3-2-3 環狀串列刪除節點
3-2-4 環狀串列的連結
3-2-5 環狀串列與稀疏矩陣表示法
3-3 雙向串列
3-3-1 雙向串列建立與走訪
3-3-2 雙向串列加入新節點
3-3-3 雙向串列刪除節點
Chapter 4 堆疊
4-1 堆疊簡介
4-1-1 陣列實作堆疊
4-1-2 串列實作堆疊
4-2 堆疊的應用
4-2-1 遞迴演算法
4-2-2 動態規劃演算法
4-2-3 河內塔問題
4-2-4 回溯法-老鼠走迷宮
4-2-5 八皇后問題
4-3 算術運算式的表示法
4-3-1 中序轉為前序與後序
4-3-2 前序與後序轉為中序
4-3-3 中序表示法求值
4-3-4 前序法的求值運算
4-3-5 後序法的求值運算
Chapter 5 佇列
5-1 認識佇列
5-1-1 佇列的工作運算
5-1-2 佇列的應用
5-1-3 陣列實作佇列
5-1-4 串列實作佇列
5-2 環狀佇列、雙向佇列與優先佇列
5-2-1 環狀佇列
5-2-2 雙向佇列
5-2-3 優先佇列
Chapter 6 樹狀結構
6-1 樹的基本觀念
6-1-1 樹專有名詞簡介
6-2 二元樹簡介
6-2-1 二元樹的定義
6-2-2 特殊二元樹簡介
6-3 二元樹的儲存方式
6-3-1 一維陣列表示法
6-3-2 串列表示法
6-4 二元樹走訪
6-4-1 中序走訪
6-4-2 後序走訪
6-4-3 前序走訪
6-4-4 二元樹節點的插入與刪除
6-4-5 二元運算樹
6-5 引線二元樹
6-5-1 二元樹轉為引線二元樹
6-6 樹的二元樹表示法
6-6-1 樹化為二元樹
6-6-2 二元樹轉換成樹
6-6-3 樹林化為二元樹
6-6-4 二元樹轉換成樹林
6-6-5 樹與樹林的走訪
6-6-6 決定唯一二元樹
6-7 最佳化二元搜尋樹
6-7-1 延伸二元樹
6-7-2 霍夫曼樹
6-8 平衡樹
6-8-1 平衡樹的定義
6-9 進階樹狀結構的應用
6-9-1 決策樹
6-9-2 B樹
6-9-3 二元空間分割樹（BSP）
6-9-4 四元樹 / 八元樹
Chapter 7 圖形結構
7-1 圖形簡介
7-1-1 尤拉環與尤拉鏈
7-1-2 圖形的定義
7-1-3 無向圖形
7-1-4 有向圖形
7-2 圖形的資料表示法
7-2-1 相鄰矩陣法
7-2-2 相鄰串列法
7-2-3 相鄰複合串列法
7-2-4 索引表格法
7-3 圖形的走訪
7-3-1 先深後廣法
7-3-2 先廣後深搜尋法
7-4 擴張樹
7-4-1 DFS擴張樹及BFS擴張樹
7-4-2 最小花費擴張樹
7-4-3 Kruskal演算法
7-4-4 Prim演算法
7-5 圖形最短路徑
7-5-1 單點對全部頂點
7-5-2 兩兩頂點間的最短路徑
7-5-3 A* 演算法
7-6 AOV網路與拓樸排序
7-6-1 拓樸序列簡介
7-7 AOE網路
7-7-1 臨界路徑
Chapter 8 排序演算法
8-1 認識排序
8-1-1 排序的分類
8-1-2 排序演算法分析
8-2 內部排序法
8-2-1 氣泡排序法
8-2-2 雞尾酒排序法
8-2-3 選擇排序法
8-2-4 插入排序法
8-2-5 謝耳排序法
8-2-6 合併排序法
8-2-7 快速排序法
8-2-8 堆積排序法
8-2-9 基數排序法
Chapter 9 搜尋演算法與雜湊函數
9-1 常見搜尋演算法
9-1-1 循序搜尋法
9-1-2 二分搜尋法
9-1-3 內插搜尋法
9-1-4 費氏搜尋法
9-2 雜湊搜尋法
9-2-1 雜湊法簡介
9-3 常用的雜湊函數
9-3-1 除法
9-3-2 中間平方法
9-3-3 折疊法
9-3-4 數位分析法
9-4 碰撞與溢位問題的處理
9-4-1 線性探測法
9-4-2 平方探測法
9-4-3 再雜湊法
9-4-4 鏈結串列法
附錄A 資料結構專有名詞索引
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